泽民博客 ☰ Menu

grpc-gateway

Posted by 夏泽民 Feb 21, 2021

https://github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway

阅读全文

gover

Posted by 夏泽民 Feb 21, 2021

https://github.com/sozorogami/gover

阅读全文

gops

Posted by 夏泽民 Feb 21, 2021

https://github.com/google/gops

阅读全文

ghz

Posted by 夏泽民 Feb 21, 2021

https://farer.org/2020/02/20/grpc-load-testing-with-ghz/

阅读全文

文本相似度匹配算法

Posted by 夏泽民 Feb 21, 2021

用余弦相似度算法计算文本相似度 句子A：这只皮靴号码大了。那只号码合适。 句子B：这只皮靴号码不小，那只更合适。 1、分词： 使用结巴分词对上面两个句子分词后，分别得到两个列表： listA=[‘这‘, ‘只‘, ‘皮靴‘, ‘号码‘, ‘大‘, ‘了‘, ‘那‘, ‘只‘, ‘号码‘, ‘合适‘] listB=[‘这‘, ‘只‘, ‘皮靴‘, ‘号码‘, ‘不小‘, ‘那‘, ‘只‘, ‘更合‘, ‘合适‘]

2、列出所有词，将listA和listB放在一个set中，得到： set={‘不小’, ‘了’, ‘合适’, ‘那’, ‘只’, ‘皮靴’, ‘更合’, ‘号码’, ‘这’, ‘大’} 将上述set转换为dict，key为set中的词，value为set中词出现的位置，即‘这’:1这样的形式。 dict1={‘不小’: 0, ‘了’: 1, ‘合适’: 2, ‘那’: 3, ‘只’: 4, ‘皮靴’: 5, ‘更合’: 6, ‘号码’: 7, ‘这’: 8, ‘大’: 9}，可以看出“不小”这个词在set中排第1，下标为0。

3、将listA和listB进行编码，将每个字转换为出现在set中的位置，转换后为： listAcode=[8, 4, 5, 7, 9, 1, 3, 4, 7, 2] listBcode=[8, 4, 5, 7, 0, 3, 4, 6, 2] 我们来分析listAcode，结合dict1，可以看到8对应的字是“这”，4对应的字是“只”，9对应的字是“大”，就是句子A和句子B转换为用数字来表示。

4、对listAcode和listBcode进行oneHot编码，就是计算每个分词出现的次数。oneHot编号后得到的结果如下： listAcodeOneHot = [0, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 2, 1, 1] listBcodeOneHot = [1, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0]

阅读全文

Search

Blog Categories

jekyll (35)
web (334)
technology (2)
php (201)
linux (415)
spark (51)
deep_learning (2)
storage (290)
golang (1081)
cryptology (15)
lang (74)
docker (100)
zookeeper (11)
elasticsearch (86)
java (7)
algorithm (134)
hadoop (2)
slug (1)
architect (46)
k8s (107)
node (82)
python (18)
mysql (42)
rust (4)
elasticSearch (1)
arch (1)
Javascript (1)
kafka (2)
nginx (7)

Popular posts

Anything in here will be replaced on browsers that support the canvas element

Recent posts

Tags

This blog is maintained by 夏泽民

Get in touch with me at 465474307@qq.com

Subscribe to our mailing list

* indicates required